1
Implementasi Algoritme F5 untuk Penyisipan Pesan Rahasia pada Citra Digital Maria Magdalena1, Nikolaus Adi Putra2, Eka Puji Widiyanto3, Willy4 1,2,3,4 Jurusan Informatika, STMIK GI MDP Palembang Jl. Rajawali No.14 Palembang Telp. (0711) 376400 1 Email :
[email protected],
[email protected], 3
[email protected],
[email protected]
Abstrak Steganografi dapat menjadi solusi untuk pengamanan data saat melakukan pertukaran data secara online. Teknik steganografi dapat diterapkan menggunakan algoritme F5 untuk meningkatkan keamanan pesan yang terkandung dalam media citra digital format JPEG. Hal ini dikarenakan algoritme F5 menggunakan permutasi dengan menyebar bit-bit pesan kesuluruh citra digital sehingga tidak menimbulkan kecurigaan akan keberadaan pesan di dalam media tersebut. Maka dari itu, penelitian ini dilakukan untuk mengamankan pesan rahasia pada citra digital dengan format JPEG menggunakan algoritme F5. Berdasarkan hasil pengujian encode pesan, didapatkan hubungan antara waktu dan besarnya resolusi citra yang digunakan. Semakin besar resolusi citra, maka semakin banyak waktu yang dibutuhkan untuk melakukan encode pesan. Berdasarkan hasil pengujian error, stego-image memiliki nilai Mean Square Error (MSE) yang rendah yaitu berkisar antara 5 - 13 dan nilai Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) berkisar antara 39 – 41 dB yang berarti stego-image memiliki kualitas citra yang baik karena nilai kuadrat error yang rendah. Kelemahan algoritme F5 yaitu tidak robust
terhadap penambahan image distortion seperti Gaussian Blur, rotasi citra (rotation), pemotongan citra (cropping), dan perubahan ukuran (scaling). Kata kunci — Steganografi, algoritme F5, pesan rahasia, citra digital, JPEG
Abstract Steganography can be a good solution for securing data when do the exchange data online. Steganography technique can be applied using F5 algorithm to improve the security of the messages that contained in the digital image media with JPEG format. It cause the F5 algorithm using the permutation to spread the message bits over the whole of digital image, so we can’t detect that message. Therefore, the goal of this paper is to protect message on the digital image media with JPEG format without evoked the suspicion. Based on the result of message encode testing, there is a correlation between time and size of image resolution. The greater resolution of the image, the more time it takes to encode the message. Based on the result of error testing, the stego-image has a low MSE value between 5 - 13 and PSNR value between 39 – 41 dB, it means that stego-image has good image quality because the value of MSE is low. The weakness of F5 algorithm is not robust to the addition of image distortion such as Gaussian Blur, image rotation, cropping, and scaling. Keywords— Steganography, F5 algorithm, secret message, digital image, JPEG
2 1.
PENDAHULUAN
Pertukaran informasi secara online yang bersifat rahasia masih belum dikatakan aman. Hal ini dikarenakan pihak yang tidak memiliki hak atas informasi yang terkandung di dalamnya dapat dengan mudah mengakses informasi tersebut sehingga timbul masalah keamanan yang kurang dalam pertukaran informasi. Maka dari itu diperlukan suatu teknik pengiriman data yang aman sehingga tidak menimbulkan kecurigaan. Teknik yang bisa digunakan untuk pengamanan data diantaranya kriptografi dan steganografi. Kriptografi merupakan teknik pengenkripsian, namun kurang tepat digunakan karena teknik pengacakan pesan dapat menimbulkan kecurigaan. Dalam contoh kasus di atas, steganografi cukup aman untuk diterapkan dikarenakan tujuan steganografi yaitu untuk mengamankan data dengan menyembunyikan isi pesan dalam suatu media, sehingga hanya pihak terkait saja yang mengetahui adanya pesan rahasia dengan syarat pengirim dan penerima memasukkan password yang sama. Kata steganografi terdiri dari 2 (dua) penggalan kata yaitu steganos dan graphein yang berarti ―tulisan tersembunyi‖ [1]. Steganografi sendiri merupakan suatu ilmu yang mempelajari bagaimana cara menyembunyikan suatu pesan rahasia pada suatu media sehingga hanya pihakyang terkait saja yang mengetahui isi pesan rahasia tersebut. Steganografi menyediakan format media digital untuk penyisipan pesan yang beragam seperti format image (jpeg, bitmap, dan tiff), format audio (wav, voc, dan mp3), dan format lain seperti teks file,html, pdf, dll [2]. Untuk menghindari kecurigaan, steganografi dapat diterapkan pada media yang umum digunakan pada pertukaran data digital, yaitu media citra digital. Format citra digital yang banyak digunakan yaitu citra dengan format JPEG. Citra JPEG yang telah disisipi pesan rahasia tidak terlihat berbeda secara kasat mata, maka dari itu mengurangi tingkat kecurigaan pihak yang tidak bertanggungjawab. Format JPEG saat ini format yang paling umum untuk menyimpan data gambar. Kompresi dengan JPEG menggunakan beberapa proses, yaitu DCT (Discrete Cosine Transform), kuantisasi, dan penyandian entropi (Huffman Coding) [3].
Gambar 1 Proses Standar Kompresi JPEG Ada banyak metode steganografi pada citra digital yang sudah berkembang, diantaranya adalah menggunakan metode LSB [2,5], Discreate Wavelet Transform [6], 2-Level
Discrete Wavelet Transform (DWT) [7], dan metode F5 [7, 8, 9, 10 11, 12]. Metode yang paling umum dan sering digunakan yaitu metode LSB [13]. Metode LSB cukup sederhana, karena LSB menyisipi pesan hanya dengan cara mengganti bit yang letaknya di sebelah kanan dari barisan bit pada representasi biner gambar dengan representasi biner pesan rahasia yang akan disembunyikan [2]. Untuk mengetahui cara kerja dari LSB, dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2 Contoh Penggantian Bit dengan LSB [13]
3 Penelitian ini menggunakan algoritme F5 yang merupakan perbaikan dari algoritme F3 dan F4 oleh peneliti yang sama yaitu Andreas Westfeld. Kelebihan dari algoritme ini yaitu penyebaran pesannya lebih merata keseluruh media citra penampung (cover-image) karena menggunakan permutasi sehingga keberadaan pesan sulit untuk terdeteksi [9], selain itu F5 menawarkan kapasitas penyimpanan data besar dengan proporsi pesan yang ditampung sebesar 13% dari citra penampungnya [10]. Algoritme F5 dapat mencegah serangan statistikdan meningkatkan efisiensi penyisipan karena memiliki 2 fitur utama yaitu Permutative Straddling dan Matrix Encoding [11]. Penelitian ini mengacu kepada penelitian yang pernah dilakukan sebelumnya oleh Octavianus [12] menggunakan algoritme yang sama. Perbedaan dengan penelitian sebelumnya yaitu pengujian dilakukan lebih dalam untuk mengetahui hubungan waktu encode dengan resolusi citra dan banyaknya karakter yang diinput, serta menguji ketahanan dari citra yang telah disisipi pesan (stego-image) jika dilakukan operasi manipulasi citra seperti menambahkan efek Gaussian Blur, cropping, rotasi, dan scalling. Selain itu, penelitian ini menguji ulang ketahanan citra yang dilakukan oleh Zulfikar [10] untuk mengetahui bahwa algoritme F5 tidak robust terhadap manipulasi operasi citra. Pada penelitian ini digunakan citra berwarna RGB dengan format JPEG, data yang disisipkan berupa teks dengan panjang maksimal 1000 karakter (―a - z‖, ―A - Z‖, ―0 – 9‖). Selain itu, format citra yang digunakan sebagai media penyisipan berukuran minimal 640 x 480 piksel dan maksimal 3264 x 2448 piksel. Penelitian ini menggunakan platform Android versi 4.2.2 Jelly Bean untuk membangun aplikasi.
2.
METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang dilakukan untuk melakukan implementasi algoritme F5 untuk penyisiapn pesan rahasia pada citra digital sesuai dengan gambar 3. Proses pertama diawali dengan proses input citra digital melalui galeri kamera atau galeri. Selanjutnya citra yang telah di-input akan diproses oleh aplikasi.
Gambar 3 Flowchart Sistem Tahapan selanjutnya yaitu pre-processing citra sesuai dengan gambar 4 untuk mempersiapkan citra yang digunakan agar dapat diproses pada tahap embedding.
4
Gambar 4 Tahapan Pre-processing Citra Nilai RGB dibaca setelah pengguna memilih citra, kemudian nilai tersebut akan dikonversi menjadi YCbCr yang bertujuan untuk membuang komponen yang tidak penting pada citra sesuai dengan tingkat kepekaan mata manusia, sehingga menghemat ruang pada citra. Mata manusia lebih peka terhadap perubahan warna luminance (Y) daripada warna chrominance (Cb, Cr) sehingga yang digunakan untuk masukkan citra adalah warna Y [10]. Konversi warna RGB menjadi YCbCr menggunakan persamaan [5] (1), (2), (3) : (1) (2) (3)
– –
–
Tahap selanjutnya yaitu membagi citra ke dalam blok yang berfungsi untuk mempermudah proses DCT. Selanjutnya untuk mendapat 64 koefisien DCT digunakan persamaan [10] (4): (
)
( ) ( ) [∑ ∑ (
Pada persamaan di atas, (
)
(
)
(
) berbentuk matriks 2 dimensi
)
]
(4)
, dimana :
a. b.
merupakan koordinat frekuensi pada domain transformasi atau koefisien-koefisien DCT; c. adalah koordinat spasial dari domain asal ( ) ( ) d. untuk u = 0; √ Tahapan ini untuk mengidentifikasi dan menghilangkan komponen pada citra berfrekuensi tinggi yang tidak dapat dideteksi oleh mata manusia namun tidak mengurangi kualitas citra. 64 koefisien DCT ini yang akan digunakan untuk menyisipkan bit-bit pesan rahasia yang dimasukkan oleh pengguna. Setelah proses DCT dilakukan, 64 koefisien DCT akan dibagi dengan koefisien tabel kuantisasi luminance dan chrominance sesuai pada tabel 1. Tabel 1 Kuantisasi Luminance dan Chrominance [9]
Proses pembagian 64 koefisien DCT dengan tabel 1 menggunakan rumus persamaan [10] (5):
FQ(u,v) =Round[
]
(5)
5
Koefisien tabel kuantisasi dinyatakan dengan , dan merupakan 64 koefisien DCT. Tujuan dari tahapan ini yaitu untuk membuang koefisien-koefisien hasil DCT yang tidak diperlukan dalam pembentukan citra baru. Tahapan kompresi JPEG berhenti sementara pada tahap kuantisasi. Selanjutnya dilakukan proses embedding pesan sesuai dengan gambar 5. Pada tahap awal, akan dibangkitkan random number yang seed-nya diperoleh dari masukkan password pengguna atau akan menggunakan default seed jika pengguna tidak memasukkan password. Setelah random number didapat, maka dilakukan permutasi menggunakan random number dan koefisien DCT yang telah diperoleh sebelumnya. Setelah itu, ditentukan nilai dari kapasitas embedding pada data citra dan dari panjang data pesan yang akan disisipkan. Nilai yang diperoleh akan digunakan untuk menentukan panjang dari code word (array yang menampung koefisien non zero) dengan rumus .
Gambar 5 Tahapan Embedding Pesan Tahapan selanjutnya yaitu menyisipkan pesan rahasia dengan ( ) matrix encoding dengan ketentuan: (i) isi buffer dengan koefisien non zero, (ii) lakukan proses hashing pada buffer (menghasilkan nilai hash dengan bit-places), (iii) tambahkan bit berikutnya dari data pesan pada nilai hash (lakukan bit per bit dengan operator ), (iv) jika hasil yang di dapat sama dengan 0, maka nilai buffer dibiarkan tetap dan tidak diubah. Tetapi, jika hasil yang didapat sama dengan nilai rentang index buffer yaitu , maka nilai absolut dari elemen pada index tersebut harus dikurangi 1, (v) lakukan pengecekan jika koefisien yang diubah tidak sama dengan 0. Jika sama, maka terjadi proses shrinkage. Jika peristiwa ini terjadi, maka tambahkan satu koefisien non zero pada buffer dan hilangkan koefisien 0 tadi. Lalu ulangi langkah(i), (vi) jika tidak terjadi peristiwa shrinkage, maka isi buffer dengan koefisien DCT selanjutnya (dimulai dari index koefisien ditambah 1). Jika masih ada data pesan yang akan disisipkan, maka ulangi langkah (i). Jika semua tahapan telah dilakukan, maka dilanjutkan dengan proses Huffman Coding. Tujuan dilakukannya kompresi ini yaitu untuk melakukan kompresi citra agar ukuran yang dihasilkan tidak terlalu besar. Hasil akhir dari tahapan ini yaitu stego-image yang telah terkompresi.
Gambar 6 Tahapan Decode Pesan Proses dari decode pesan adalah kebalikan dari proses encode. Syarat melakukan decode pesan yaitu password yang dimasukkan saat encode pesan harus sama saat decode pesan. Urutan dari proses decode dapat dilihat pada gambar 5. Langkah pertama setelah pengguna memasukkan password yang benar yaitu melakukan dekompres pada stego-image menggunakan Huffman Decoder, selanjutnya dilakukan permutasi terhadap koefisien DCT dan random number yang dibangkitkan pada saat memasukkan password. Selanjutnya pesan akan di-decode dan menghasilkan uraian pesan.
6 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1 Pengujian Encode Pesan 3.1.1
Pengujian Encode dengan Jumlah Karakter Pesan yang Sama
Pada pengujian ini, disediakan 5 citra dengan format jpg (*.jpg) dengan ukuran resolusi berbeda yang diberi perlakuan yang sama yaitu disisipkan pesan sebanyak 500 karakter dan diberi password ―12345‖. Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui berapa bytes ukuran file citra setelah disisipkan pesan dengan panjang karakter yang sama dan berapa lama waktu encode yang diperlukan. Tabel 2 Pengujian Encode Pesan dengan Jumlah Karakter yang Sama No.
Nama File
Ukuran Resolusi (Pixel)
1. 2. 3. 4. 5.
Pohon.jpg Harimau.jpg View.jpg Buah.jpg Villa.jpg
400x400 640x480 1024x768 3264x2448 4000x4000
Ukuran Coverimage (Bytes) 43.195 296.673 345.194 2.923.659 10.218.854
Waktu Encode (mili sekon) 2.865 4.851 10.040 20.874 13.258
Ukuran Resolusi Sesudah (Pixel) 400x400 640x480 1024x768 1632x1224 1000x1000
Ukuran Stegoimage (Bytes) 39.971 76.055 158.306 428.722 208.918
Tabel 3 Perbandingan Histogram Cover-Image dan Stego-Image No.
Nama File
1.
Pohon.jpg
2.
Harimau.jp g
3.
View.jpg
Cover-Image
Histogram Coverimage
Histogram Stego-image
7
4.
Buah.jpg
5.
Villa.jpg
Tabel 3 menunjukkan bahwa histogram cover-image dan stego-image tidak jauh berbeda secara kasat mata. Untuk mengetahui seberapa besar perbedaan yang dihasilkan, maka dilakukan perhitungan persentase selisih rata-rata antar cover-image dan stego-image yang disajikan pada tabel 4. Tabel 4 Persentase Selisih Rata-rata Antara Histogram Cover-Image dan Stego-Image
No.
Nama citra
1 2 3 4 5
Pohon.jpg Harimau.jpg View.jpg Buah.jpg Villa.jpg jumlah
Rata-rata Histogram Cover-image ( )
Rata-rata Histogram Stego-image ( )
120,08 89,24 98,75 105,37 94,18 507,62 Rata-rata
120,32 89,45 99,39 105,31 94,29 508,76
Persentase Selisih Ratarata (%) ( ( – ) ) 0,20 0,24 0,65 0,06 0,12 0,22 0,23
Waktu Penyisipan (mili sekon)
Untuk mengetahui hubungan antara waktu penyisipan dan resolusi citra dapat dilihat pada gambar 7. 25000 20000 15000 10000 5000 0
20874 10040 2865
13258
4851
Resolusi Citra(Pixel)
Gambar 7 Hubungan Antara Waktu Penyisipan dan Resolusi Citra
8 Pada citra resolusi piksel waktu penyisipan yang dibutuhkan lebih sedikit. Hal ini dikarenakan citra yang berukuran lebih dari 1280 (width/height) piksel sebelum diolah akan di-scaling terlebih dahulu oleh aplikasi, maka dari itu ukuran resolusi citra akan mengecil. 3.1.2
Pengujian Encode dengan Jumlah Karakter Pesan yang Berbeda
Dalam pengujian berikut ini, disediakan satu buah citra dengan format jpg (*jpg) dengan ukuran resolusi 640 x 480 piksel dan ukuran file 296.673 Bytes. Citra tersebut kemudian diberikan perlakuan yang berbeda yaitu disisipkan pesan dengan panjang karakter yang berbeda kemudian diberikan password ―12345‖. Pengujian ini dilakukan untuk melihat seberapa besar perubahan yang terjadi pada citra jika dilihat dari jumlah karakter pesan yang disisipkan. Tabel 5 Pengujian Encode Pesan dengan Panjang Karakter Berbeda
No. 1. 2. 3. 4. 5.
Panjang Karakter 1 100 500 1000 2000
Waktu Encode (mili sekon) 4248 4376 4791 5017 5277
Hasil Encode
Ukuran Resolusi Sesudah (Pixel)
Ukuran Citra Sesudah (Bytes)
Sukses
640 x 480 640 x 480 640 x 480 640 x 480 640 x 480
76.252 76.226 76.055 75.719 75.105
Gagal
Data pada tabel 5 menunjukkan semakin banyak karakter yang disisipkan, semakin kecil ukuran stego-image yang dihasilkan. Hal ini disebabkan karena pada aplikasi ini menggunakan Huffman Coding untuk proses kompresi citra agar stego-image berukuran lebih kecil dari cover-image. 3.2 Pengujian Ketahanan Citra Dalam pengujian ketahanan citra, disediakan 1 buah citra dengan format .jpg yang disisipkan pesan sebanyak 500 karakter dan diberi password ―12345‖. Ukuran resolusi citra 640 x 480 piksel dan ukuran file : 76.055 Bytes.
Gambar 8. Citra yang Digunakan untuk Pengujian
9 Tabel 6 Pengujian Citra dengan Penambahan Gaussian Blur Ukuran Sesudah (KB)
1.
1,0
194
2.
10,0
74,6
3.
50,0
63,1
No.
Stego-Image Setelah Penambahan Efek
Hasil Decode
Radius efek (Pixel)
Sukses
Gagal
Tabel 7 Pengujian Decode Stego-Image Setelah Dirotasi Hasil Decode
Rotation Sebesar (o)
Ukuran Sesudah (KB)
1.
45
370
2.
90
124
3.
180
124
No.
Stego-image setelah di rotation
Sukses
Gagal
Tabel 8 Pengujian Decode Stego-Image Setelah Di-scaling
No.
Scalling menjadi (Pixel)
Ukuran Sesudah (KB)
Stego-image Setelah di Scalling
Hasil Decode Sukses
Gagal
1.
1024x768
529
2.
320x240
103
3.
100x75
27,4
10 Tabel 9 Pengujian Stego-Image Setelah Di-cropping
No.
Stego-image Setelah dicropping
Ukuran Sesudah (KB)
Hasil Decode Sukses
Gagal
1.
258
2.
221
3.
111
Tabel 10 Pengujian Pengiriman Stego-Image No.
Pengiriman Melalui
Ukuran Setelah Dikirim
Hasil Decode Sukses
1.
BBM
76.055
2.
E-mail
76.055
3.
Facebook
57.203
Gagal
Keterangan Sukses jika penerima meminta gambar HD (fitur BBM). Gagal karena stego-image mengalami kompresi ulang.
Berdasarkan hasil pengujian ketahanan stego-image pada tabel 6, 7, 8, 9, disimpulkan bahwa citra tidak robust terhadap operasi manipulasi citra. Hal ini dikarenakan operasi tersebut mempengaruhi perubahan nilai koefisien DCT sehingga tidak bisa melakukan decode pesan karena pesan yang berada dalam stego-image telah rusak. Namun dalam pengujian pengiriman pesan sesuai tabel 10, hanya media pengiriman menggunakan Facebook yang tidak dapat melakukan decode pesan. Hal ini dikarenakan media tersebut melakukan pengompresan ulang terhadap citra yang dikirim sehingga merubah nilai koefisien DCT. 3.3 Pengujian Nilai Error pada Citra Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui nilai error antara stego-image dan coverimage menggunakan perhitungan Mean Square Error (MSE) dan Peak Signal to Noise Ratio (PSNR). Pengujian ini dilakukan menggunakan bantuan aplikasi MATLAB dengan kode program pada gambar 9 dan 10.
11
Gambar 9 Kode Program Perhitungan MSE
Gambar 10 Kode Program Perhitungan PSNR
Pada pengujian ini, disediakan 5 citra dengan format jpg (*.jpg) dengan ukuran resolusi berbeda yang diberi perlakuan yang sama yaitu disipkan pesan sebanyak 500 karakter dan diberi password ―12345‖. Tabel 11 menunjukkan nilai error yang dihasilkan menggunakan perhitungan MSE dan tabel 12 menunjukkan nilai error yang dihasilkan menggunakan perhitungan PSNR. Tabel 11 Pengujian Nilai Error Menggunakan Perhitungan MSE
No
Nama File
1. Pohon.jpg Harimau.jp 2. g 3. View.jpg 4. Buah.jpg 5. Villa.jpg
Ukuran Resolusi (Pixel)
Ukuran Citra (Bytes)
400x400
43.195
Waktu Penyisi pan (mili sekon) 2.865
640x480
296.673
1024x768 3264x2448 4000x4000
345.194 2.923.659 10.218.854
Ukuran Resolusi Sesudah (Pixel)
Ukuran Citra Sesudah (Bytes)
MSE
400x400
39.971
5,939
4.851
640x480
76.055
12,1662
10.040 20.874 13.258
1024x768 1632x1224 1000x1000
158.306 428.722 208.918
13,7288 -
12 Tabel 12 Pengujian Nilai Error Menggunakan Perhitungan PSNR
No
Nama File
1. Pohon.jpg Harimau.jp 2. g 3. View.jpg 4. Buah.jpg 5. Villa.jpg
Ukuran Resolusi (Pixel)
Ukuran Citra (Bytes)
400x400
43.195
Waktu Penyisi pan (mili sekon) 2.865
640x480
296.673
1024x768 3264x2448 4000x4000
345.194 2.923.659 10.218.854
Ukuran Resolusi Sesudah (Pixel)
Ukuran Citra Sesudah (Bytes)
PSNR (dB)
400x400
39.971
41,9956
4.851
640x480
76.055
39,0912
10.040 20.874 13.258
1024x768 1632x1224 1000x1000
158.306 428.722 208.918
39,1841 -
Berdasarkan pengujian terhadap nilai error antara stego-image dan cover-image maka disimpulkan bahwa nilai MSE yang dihasilkan cukup rendah yaitu antara 5-13 dan nilai PSNR yang dihasilkan berkisar antara 39 – 41 dB yang menunjukkan bahwa stego-image mendekati cover-image. Nilai MSE pada citra Buah.jpg dan Villa.jpg tidak dapat dihitung, dikarena terjadi perubahan ukuran resolusi citra sehingga jumlah matriks tidak sama. Nilai PSNR bergantung pada nilai MSE yang dihasilkan, semakin kecil nilai error MSE, maka semakin besar nilai PSNR yang dihasilkan. Standar nilai PSNR yang baik yaitu diatas 30 – 40 dB.
4.
KESIMPULAN
Kesimpulan yang diperoleh berdasarkan implementasi dan pengujian yang telah dilakukan, sebagai berikut: 1. Algoritme F5 dapat digunakan untuk menyisipkan pesan rahasia ke dalam citra digital berwarna (RBG) dengan format *.jpg dan dapat diterapkan untuk citra dengan resolusi sampai dengan (width/height) piksel. Namun, untuk citra dengan resolusi di atas 1280 akan mengalami perubahan ukuran (scalling) terlebih dahulu agar dapat memenuhi syarat menjadi sebuah cover-image. 2. Citra yang dihasilkan (stego-image) secara kasat mata tidak jauh berbeda antara coverimage dan stego-image dengan angka persentase rata-rata selisih histogram coverimage dan stego-image sebesar 0,23%. 3. Waktu encode pesan bergantung dengan resolusi cover-image. Semakin besar resolusi cover-image, maka dibutuhkan waktu encode pesan lebih lama. 4. Stego-image tidak tahan (tidak robust) terhadap berbagai manipulasi citra, seperti pemberian efek Gaussian Blur, merotasi citra, merubah ukuran (scalling), dan memotong citra (cropping). Stego-image akan gagal ketika di-decode untuk mengambil pesan. 5. Steganografi menggunakan algoritme F5 menghasilkan stego-image dengan kualitas yang baik dengan nilai PSNR yang didapat untuk masing-masing citra yang diuji berkisar antara 39 dB sampai 41 dB.
5.
SARAN
Penyembunyian pesan rahasia menggunakan algoritme F5 masih bisa dikembangkan untuk selanjutnya. Adapun saran untuk pengembang selanjutnya yaitu: 1. Mengembangkan aplikasi agar dapat melakukan penyisipan pesan rahasia ke dalam media selain citra dan bisa memasukkan pesan berupa file. 2. Mengembangkan metode penyisipan pesan ke dalam citra yang robust terhadap berbagai manipulasi citra dan bisa melakukan decode pesan.
13 UCAPAN TERIMA KASIH Penulis mengucapkan puji dan syukur kepada Tuhan Yesus karena tanpa anugerah-Nya yang luar biasa, penulis tidak bisa menyelesaikan penelitian ini. Terima kasih yang sebesar-besarnya penulis ucapkan kepada orangtua yang selama ini selalu menjadi motivasi dan semangat terbesar serta selalu memberi dukungan finansial untuk penelitian ini, dosen pembimbing yang sudah meluangkan waktu untuk memberikan saran dan masukan, dosen-dosen yang selama ini turut memberi sumbangan saran, serta teman-teman yang selalu memberikan semangat yang sangat berarti bagi penulis. DAFTAR PUSTAKA [1] Sutoyo, T 2009, Teori Pengolahan Citra Digital, Andi Offset, Yogyakarta. [2] Utomo, Tri Prasetyo, 2012, Steganografi Gambar dengan Metode Least Significant Bit untuk Proteksi Komunikasi pada Media Online, Jurnal Teknik Informatika Fakultas Sains dan Teknologi UIN Sunan Gunung Djati Bandung, http://jumadi.blog.ugm.ac.id/files/2012/05/trip.pdf. [3] Nugroho, Cahyono Budi, 2011, Proses Pemampatan Citra dengan Standar Kompresi JPEG, Jurnal Teknik Elektro Universitas Diponegoro Semarang : http://eprints.undip.ac.id/24651/2/L2F000589_MTA.pdf. [4] Saefullah, Asep, Himawan dan Nazori Agami, 2012, Aplikasi Steganografi untuk Menyembunyikan Teks Dalam Media Image dengan Menggunakan Metode LSB, Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi Terapan 2012 (Semantik 2012), Semarang, 23 Juni. [5] Iza, Dzikru Rohmatul, 2013, Steganografi pada Citra Digital Menggunakan Metode Discreate Wavelet Transform, Jurnal Fakultas Teknik Universitas Brawijaya Malang : http://elektro.studentjournal.ub.ac.id/index.php/teub/article/viewFile/87/55. [6] Verma, Aayushi, 2013, Implementation of Image Steganography Using 2-Level DWT Technique, International Journal of Computer Science and Business Informatika : http://ijcsbi.org/index.php/ijcsbi/article/viewFile/5/1. [7] Piarsa, I Nyoman, 2011, Steganografi pada Citra JPEG dengan Metode Sequential dan Spreading, Jurnal Fakultas Teknik Universitas Udayana, Vol. 2, No. 1 : http://download.portalgaruda.org/article.php?article=12805&val=922. [8] Varghese, Sonu, Faisal K K, Vinayachandran K K, 2014, Image Security Using F5 and AES Algorithm, Proceedings of IRF International Conference, India, 13 April :http://iraj.in/up_proc/pdf/63-139773045996-98.pdf. [9] Suhartono, Derwin, dkk, 2012, Aplikasi Penyembunyian Pesan pada Citra JPEG dengan Algoritma F5 dalam Perangkat Mobile Berbasis Android, Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2012 (SNATI 2012), Yogyakarta, 15-16 Juni. [10] Zulfikar, Dian Hafidh, 2010, Uji Ketahanan Algoritma F5 pada Stego Image Terhadap Image Distortion, Skripsi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri (UIN) Maulana Malik Ibrahim, Malang. [11] Kulkarni, Medha, 2012, Hide and Seek in JPEG Images, Jurnal Internasional
Engineering Research and Application (IJERA), Vol. 2, Ed. 2, 1634-1637 : http://www.ijera.com/papers/Vol2_issue4/JJ2416341637.pdf. [12] Octavianus, Christian, Galih Saiman, Afan, 2012, Perancangan Program Aplikasi Penyembunyian Pesan pada Citra JPEG dengan Algoritma F5 dalam Perangkat Mobile Berbasis Android, Skripsi, Fakultas Ilmu Komputer, BINUS University, Jakarta.
14 [13] Mazumder, Juned Ahmed, K. Hemachandran, 2013, Study of Image Steganography Using LSB, DFT, and DWT, International Journal of Computers and Technology : http://ijctonline.com/ojs/index.php/ijct/article/download/2545/pdf_275.
